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Abdominal Radiology

Erschienen in:

10.07.2017 | Invited article

LI-RADS^® algorithm: CT and MRI

verfasst von: Victoria Chernyak, Cynthia S. Santillan, Demetri Papadatos, Claude B. Sirlin

Erschienen in: Abdominal Radiology | Ausgabe 1/2018

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Abstract

The Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS^®) is an imaging-based diagnostic system applicable in patients at high risk of hepatocellular carcinoma (HCC). In LI-RADS, each liver observation is assigned a category that reflects probability of benignity, HCC, or other malignancy. Familiarity with the LI-RADS diagnostic algorithm is necessary to appropriately implement LI-RADS in clinical practice. This review discusses steps necessary for application of the LI-RADS algorithm and provides examples illustrating each step.

Santillan C, Fowler KJ, Kono Y, Chernyak V (2017) LI-RADS major features: CT, MRI with ECA, and MRI with HBA. Abdom Radiol (in press)

Chernyak V, Tang A, Flusberg M, et al. (2017) LI-RADS ancillary features on CT and MRI. Abdom Radiol. doi:10.1007/s00261-017-1220-6

Tang A, Hallouch O, Chernyak V, Kamaya A, Sirlin CB (2017) Epidemiology of hepatocellular carcinoma: target population for surveillance and diagnosis. Abdom Radiol. doi:10.1007/s00261-017-1209-1

Kambadakone A, Fowler K, Kono Y (2017) LI-RADS technique: CT, MRI with ECA, MRI with HBA, and CEUS. Abdom Radiol (in press)

Kielar A, Fowler KJ, Lewis S, et al. (2017) LI-RADS treatment response. Abdom Radiol (in press)

Santillan C, Chernyak V, Sirlin CB (2017) LI-RADS categories: concepts, definitions, criteria. Abdom Radiol (in press)

Fowler KJ, Hope T, Wilson S, Jang HJ (2017) LR-M: imaging features, differential diagnosis and management. Abdom Radiol (in press)

Tang A, Fowler KJ, Chernyak V, Chapman W, Sirlin CB (2017) LI-RADS and transplantation for HCC. Abdom Radiol (in press)

Titel: LI-RADS® algorithm: CT and MRI
verfasst von: Victoria Chernyak
Cynthia S. Santillan
Demetri Papadatos
Claude B. Sirlin
Publikationsdatum: 10.07.2017
Verlag: Springer US
Erschienen in: Abdominal Radiology / Ausgabe 1/2018
Print ISSN: 2366-004X
Elektronische ISSN: 2366-0058
DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-017-1228-y

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